计算机网络入侵检测技术研究进展

计算机网络入侵检测技术是保障网络安全的重要手段。首先介绍了计算机网络入侵检测技术的发展历程,其次对计算机网络入侵检测技术进行分类,包括基于异常的入侵检测技术和基于特征的入侵检测技术,最后探讨计算机网络入侵检测技术的应用,包括企业网络安全、云计算环境安全。通过计算机网络入侵检测技术的不断发展与完善,为网络安全提供了更加可靠的保障。

机器学习支持下的入侵检测技术探究

随着大数据时代的不断发展,网络安全得到广泛重视,促使网络入侵检测技术也得到普遍关注。本文对基于机器学习的入侵检测技术进行探究,通过对机器学习支持下网络入侵检测技术的具体应用进行分析,最后总结出基于机器学习网络入侵检测技术的发展趋势,有助于提升网络入侵检测效果,提高基于机器学习的入侵检测技术的应用效能,对创建更加安全、稳定的计算机网络安全体系具有重要意义。

基于红外光栅技术的高压场地作业区域人员入侵检测方法

为了提高作业区域人员入侵检测的准确度,提出了一种基于红外光栅技术的高压场地作业区域人员入侵检测方法。该方法利用红外光栅技术采集人员图像视觉信息,并通过对结构化相似度特征进行分析,结合监督对比学习和主干特征提取方法,实现特征分割和重构处理。同时,通过模糊度分析获得人员的边缘包围轮廓特征,实现对人员入侵行为的识别。经过实验验证,结果表明该方法在入侵人员检测方面具有高准确性,误报率(FPR)、漏报率(FNR)和虚警率(FAR)的平均值分别为2.69‰、3.13‰和3.21‰,检测速率平均为16.25帧/s。

基于机器学习与大数据技术的入侵检测方法研究

电力系统中的异构数据严重影响了入侵检测结果,存在检准率低的问题,针对该问题,结合机器学习与大数据技术对电力系统进行入侵检测。构建入侵行为分析模型,使用大数据技术约减数据,将属性集转换为目标字符串。利用编辑距离计算两个字符串之间距离,以计算结果为判断依据,分析两个属性集之间的关联关系。将约减后的数据作为机器学习数据,分析入侵行为。引入异构值差度量距离函数,归一化预处理异构数据。经过多模式匹配生成待检测的报文,对报文逐条遍历,使用机器学习签名技术确定入侵行为数据位置,由此完成入侵行为检测。实验结果表明,该方法在不同攻击手段下的检准率均大于0.95,具有精准检测效果。

基于大数据技术的智能电网异常入侵动态检测方法

为避免异常入侵信息过度占据电网存储环境,方便智能电网主机对入侵参量的动态检测与处理,提出基于大数据技术的智能电网异常入侵动态检测方法。在大数据处理架构中,确定异常行为指征的取值范围,联合已获取数据样本,求解入侵风险系数的计算结果,完成基于大数据技术的入侵信息处理。根据动态检测目标定义式,计算威胁性度量指标的具体数值,通过构建损失函数的方法,实现智能电网异常入侵信息的动态检测。对比实验结果表明,应用所提方法后,入侵信息在电网环境中的存储总量低于35%,符合动态处理电网异常入侵信息的应用需求。

基于人工智能技术的分布式入侵检测系统设计

针对传统集中式入侵检测系统存在的检测精度低,误报率高等问题,本研究提出了一种基于人工智能技术的分布式入侵检测系统设计方案。该系统采用分布式架构,结合深度学习、机器学习等人工智能技术,可实现对网络流量的高效、准确检测。通过详细的系统架构设计和数据处理流程描述,本文展示了系统的实现细节。经测试证明,本系统的设计不仅能够自适应地学习和识别网络中的异常行为,提高检测效率,还具有更高的检测精度和更强的鲁棒性,实现了对大规模网络的实时监控和快速响应。同时,通过协同工作和信息共享,分布式入侵检测系统能够更全面地检测网络中的潜在威胁,提高整个网络的安全防护能力。

数据挖掘技术在计算机网络异常入侵检测中的应用研究

异常入侵检测是计算机网络安全监测体系中的重要组成部分,现行异常入侵检测技术检测率(detection rate,DR)较低,且漏报率(false negative rate,FNR)较高,无法达到预期的入侵检测效果,故本文针对现行技术存在的不足和缺陷,提出数据挖掘技术在计算机网络异常入侵检测中的应用研究。首先,根据网络嗅探技术监听计算机网络数据信息;其次,采用平均绝对偏差变化法对其规范化处理,利用粗糙集理论对数据约简;最后,通过对计算机网络数据挖掘,提取异常入侵特征,识别检测网络异常入侵行为。经实验证明,设计技术DR可以达到97%,FNR不超过1%,能够实现对计算机网络异常入侵行为的精准检测。

基于人工智能的网络入侵检测技术研究

引言 网络入侵手段日益复杂,传统机器学习法很难识别入侵行为。因此,应引入现代信息技术提高网络入侵检测技术水平。人工智能技术高速发展,为自然语言处理、语音识别、图像识别提供技术保障,高效处理海量数据信息,以新方法处理多属性入侵数据。在网络入侵检测工作中,应用人工智能技术,有助于提高网络入侵检测准确率,降低漏警率、虚警率。本文基于人工智能,重点讨论网络入侵检测技术的相关问题。

计算机网络安全的入侵检测技术研究

计算机网络安全的入侵检测技术日益成为解决安全威胁挑战的焦点。本文全面介绍了计算机网络安全的背景和挑战,详细阐述了入侵检测技术的基础和常见方法,着重分析了深度学习在入侵检测中的优势与应用。通过实际案例展示,深度学习为网络安全提供了有效支持。然而,面临训练数据不足和模型可解释性差等问题,需要深化研究以提高其在实践中的可行性。

关于防火墙与入侵检测联动技术的探索与研究

现有的网络安全一般主要从被动防御和主动防御两个方面来保证网络安全的性能,但是,由于防火墙和入侵检测技术各自存在不足,并不能很好的防御网络受到的攻击。基于此在对防火墙和入侵检测技术分析的基础上,提出一种防火墙和入侵检测联动技术。

基于LSTM-PCA智能算法的网络入侵检测技术研究

数字经济正以新技术和新应用的方式朝着新阶段深化发展,为应对网络安全新局势,依托人工智能对网络入侵检测进行技术研究十分必要。研究基于人工智能网络入侵检测技术进行网络入侵检测与人工智能检测技术分析,创新设计了基于主成分分析(PCA)的循环神经网络长短期记忆人工神经网络(LSTM)算法,设计了LSTM-PCA入侵监测模型实施入侵检测的数据集、数据预处理、设计模型为步骤进行实验和检测,以期在提高网络入侵检测效率的同时,促进安全技术产业稳步发展,从技术层面实现对人民安全、经济安全、国防安全的有效保障。

入侵检测技术在校园网络信息安全中的应用

入侵检测技术在校园网络信息安全中发挥着至关重要的作用。该技术通过实时监控网络流量和系统行为,能够发现并报告潜在的安全威胁,在校园环境中,入侵检测系统能够保护学生隐私、教师资料和教学数据不被非法获取或篡改,协助管理员迅速响应安全事件,降低网络攻击造成的损害。本文提出了基于机器学习的网络入侵检测技术,通过对入侵检测技术的优势、工作原理和实现方式的探讨,为校园网络安全领域提供了重要参考,并结合入侵检测技术在应用中的问题提出优化措施,有助于应对数字化时代下日益增长的网络安全挑战。

入侵检测技术在计算机网络安全维护中的应用

入侵检测技术作为一种重要的安全技术手段,在监测、预防、响应网络安全事故方面发挥着不可或缺的作用。该技术能动态地监控网络异常,分析潜在的恶意活动,并通过发出警告或直接干预来减少安全威胁。文中探讨了计算机网络入侵的形式,提出了入侵检测技术在计算机网络安全维护中的应用对策,以期能为相关人员提供借鉴。

入侵检测技术在计算机数据库的应用

快速发展的网络技术,虽然方便了人们的生活与工作,但也对计算机安全造成了巨大的威胁,使病毒、恶意软件有了更多入侵计算机的机会,导致网络运行安全无法得到有效保障,人们对计算机的使用率也有所降低。而入侵检测技术可以对网络安全予以有效维护,对计算机中的诸多危险因素进行检测,将病毒“拒之门外”,让人们获得更加真实有效的信息数据,保障计算机运行的安全性,使人们对网络技术的需求得到有效满足。

入侵检测技术在计算机网络安全防护中的应用

文章主要分析了计算机网络安全防护中的入侵检测技术,包括入侵检测技术概述、计算机网络的主要入侵风险、入侵检测技术在计算机网络安全防护中的主要应用策略,以及计算机网络安全防护中的入侵检测系统应用策略,旨在为入侵检测技术的合理应用以及提升计算机网络安全防护质量提供一定的参考。

入侵检测技术在计算机数据库中的应用

随着信息技术的快速发展,计算机数据库成为攻击者的主要目标,入侵检测技术(IDT)逐渐成为维护网络安全的重要工具。IDT通过监控和分析网络流量,能有效识别和预防未授权的访问及恶意攻击。该技术不仅可以防御病毒和恶意软件,还能有效管理内部威胁。在计算机数据库环境中,IDT能提高数据的真实性和有效性,确保系统的稳定运行。结合数据加密、访问控制、安全审计与监控等技术,可以形成更加全面的防御策略,为数据库提供多层次的保护。文中分析了IDT在计算机数据库中的应用,包括技术实现、挑战应对、成功案例以及与其他安全技术的综合应用。

数据挖掘技术在计算机网络入侵检测中的应用

阐述网络入侵检测的智能化管理技术,系统构成和工作原理,探讨利用智能化的入侵检测系统、大数据挖掘技术,能够很好地满足不同情况下的入侵检测需求。

管道入侵报警和泄漏检测的智能化发展

第三方破坏、自然灾害破坏和管道的老化及腐蚀是天然气长输管道线路日常运行的安全隐患。为保障管道的安全运行,综合应用入侵报警、泄漏检测和其他安防技术,搭建综合智能安防监控平台,分析了几种常用的入侵报警和泄漏检测技术,明确了天然气长输管道行业以光纤传感技术作为入侵报警和泄漏检测系统的发展方向。以阿联酋天然气管网为例,分析了各种技术在特定环境中应用的情况,探讨我国输气管道项目实际应用的问题。入侵报警和泄漏检测在天然气管道上的应用越来越多,需要进一步开放平台接口,接入门禁系统、扩音对讲系统、巡更系统、动力环境监测系统,共同组成多系统融合的综合智能安防监控平台。依托5G网络、人工智能、云计算、大数据、物联网等智能技术的优势,推进管道运营体系改革,实现管道行业由传统运行模式逐步向数字化、智能化发展。

计算机网络安全入侵检测技术研究

计算机网络应用广泛,既涵盖了人们的日常商务、社交活动、娱乐等,也覆盖了企业的互联网交易、沟通和发展。在此情况下,计算机网络的安全就显得十分重要,必须通过安全可靠的技术管理使其得到有效保障。本文从计算机网络入侵相关形式出发,分析入侵检测技术现存问题,并在此基础上寻求优化途径,希望能够为有关研究人员提供一些帮助。

基于区块链技术的无线传感网络入侵检测算法

无线传感网络易受信号强弱、网络装置和传感器性能等问题的干扰,导致网络入侵事件频发。由于异常节点特征维度较高,入侵检测的准确率较差,为此提出基于区块链技术的无线传感网络入侵检测算法。首先利用区块链中的监测机制采集无线传感网络中的异常节点。其次采取主成分分析法提取异常节点的特征。然后建立以信任值计算、更新、分发为主的信任模型,将提取的特征输入到模型中,最后输出信任值,完成无线传感网络入侵的检测。仿真结果显示,所提方法的检测时间短、准确率高、误报率低。